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「SAS Institute」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「SAS Institute」に関する情報が集まったページです。

関連キーワード

製造業DX:
PR:デジタルトランスフォーメーションへの取り組み、成功に必要な3つのポイント
製造業を取り巻く環境が厳しさを増す中、DXへの期待が高まっている。しかし、日本の製造業で、DXで成功している企業はまだまだ少ない。その要因と解決策としてはどういうことがあるのだろうか。(2021/1/18)

物流DX注目のTech企業が語る、コロナ禍を超えてサービスを提供する意義
日本の物流DXをリードするTech企業がコロナ禍の物流窮迫を目の当たりにして考えたのは、とても人間的な技術展望だった。物流ラストワンマイルの技術動向と併せてこれからの物流の在り方を考える。(2021/1/5)

5000社との取引で食を支えるニチレイロジはどうデータを集め、業務を変えているか
DX推進を目指す際、避けては通れないのが今までにないデータの収集や最新技術の活用だ。約5000社の顧客を持つニチレイロジグループはコールドチェーンのDXを進めるに当たり、680万枚にも上る紙のプロセスをデジタル化し、さらに自動走行ロボットやAIを活用した業務そのものの改革を推進する。本稿はその詳細をレポートする。(2020/12/14)

製造業がサービス業となる日:
TOYO TIREが「タイヤ力」の組み合わせで切り開く価値、路面情報を活用
データアナリティクスの専門企業であるSAS Institute Japanは2020年11月25日にオンラインイベント「SAS FORUM JAPAN 2020」を開催した。本稿では、その中でタイヤから得られるデータを価値として転換することを目指した「TOYO TIRE タイヤセンシング技術コンセプト」について説明したTOYO TIRE 技術開発本部 先行技術開発部 榊原一泰の講演内容をお伝えする。(2020/12/1)

Computer Weekly製品ガイド
レガシーアプリケーションをモダナイズせよ
アプリケーションのモダナイゼーションに際しての課題の一つに、旧システムの知識がある。事例からレガシーの近代化のヒントを探る。(2020/8/31)

多様化する「接触追跡」技術【後編】
ウェアラブルデバイスを利用する新型コロナ「接触確認」製品とは?
新型コロナウイルス感染者との接触追跡を実現する手段はさまざまだ。ベンダー各社はプライバシーに配慮し、インストールの手間を省いた職場向け接触追跡製品を開発している。どのような手段があるのか。(2020/8/13)

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第4回】
医療機関が新型コロナ感染者数予測で実現した「データドリブン医療」とは?
新型コロナウイルス感染症の感染者数を予測するデータモデルを開発した、米国の学術医療センターCleveland Clinic。同施設がデータモデルに基づいて構築した医療体制とはどのようなものなのか。その成果は。(2020/8/11)

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第3回】
医療機関がデータで導き出した新型コロナ「最悪のシナリオ」と対処法とは?
新型コロナウイルス感染症患者数を予測するデータモデルを開発した米国の学術医療センターCleveland Clinicは、「最悪のシナリオ」を基に病院の運営計画を立てたという。その内容とは。(2020/8/4)

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第2回】
医療機関が新型コロナ予測モデルを開発 感染者データ不足にどう対処したか
Cleveland Clinicは、新型コロナウイルス感染症の問題に対処すべくデータモデルの開発に着手したが、感染者数のデータが足りないという問題に直面した。どのように解決したのか。(2020/7/28)

医療のデータ分析が難しい理由【後編】
新型コロナ対策に「BI」などのデータ分析ツールはどのように役立つか
新型コロナウイルス感染症の終息を目指すさまざまな活動に、ビジネスインテリジェンス(BI)などのデータ分析ツールが役立つ可能性がある。SAS Instituteの取り組みを紹介する。(2020/7/21)

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第1回】
医療機関がコロナ対策でデータ活用 「患者数の把握」より重要な効果とは?
米国の学術医療センターCleveland Clinicは新型コロナウイルス感染症(COVID-19)患者の急増に備え、SAS Instituteとデータモデルを共同開発した。その経緯とデータ活用の効果を探る。(2020/7/17)

医療のデータ分析が難しい理由【前編】
コロナ禍で浮かび上がる「医療機関がデータを生かせない理由」
新型コロナウイルス感染症の危機に伴うサプライチェーンの崩壊によって、医療業界は物資不足に苦しんでいる。データ分析によって問題を解決できる可能性があるが、ハードルは小さくない。(2020/7/13)

SASとMicrosoftがパートナーシップを締結 SAS製品をAzure向けに最適化
SASとMicrosoftはパートナーシップを締結した。SAS製品のMicrosoftクラウドソリューションへの組み込みや、SASの分析プラットフォーム「Viya」の最新版をAzure向けに最適化する。(2020/6/17)

新型コロナとデータ分析【後編】
「新型コロナでのデータ分析ツール無料化は無意味」と考える専門家の言い分
世界的な被害をもたらしている新型コロナウイルス感染症に対抗するため、さまざまなデータ分析ツールベンダーが分析に役立つツールやデータを提供している。こうした取り組みに懐疑的な専門家もいる。それはなぜか。(2020/6/3)

製造IT導入事例:
トーヨータイヤ、ゴム材料開発に機械学習とデータマイニングソリューションを採用
TOYO TIREは、SAS Institute Japanのデータマイニングおよび機械学習ソリューション「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」「SAS Optimization」を採用した。(2020/5/27)

新型コロナとデータ分析【前編】
新型コロナでTableau、SAS、Qlikが無料提供したデータ分析ツールとは?
データ分析ツールの提供を通じ、新型コロナウイルス感染症の大規模流行に対抗する企業を支援するベンダーが複数存在する。Tableau Software、SAS Institute、Qlik Technologiesの取り組みを紹介しよう。(2020/5/27)

アプリケーションモダナイゼーション【前編】
ミッション:メインフレームのDb2データをSQL Serverに移行せよ
アプリケーションのモダナイゼーションに際しての課題の一つに、旧システムの知識がある。メインフレームで運用していたデータベースを最新のデータウェアハウスに移行するのは困難を伴った。(2020/5/27)

国民年金の積立金運用法人、投資運用の高度化に向けてデータ分析基盤をSASで構築
年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)は、投資運用の高度化に向けて開始する「インデックス・ポスティング」のデータ分析基盤として、SASのアナリティクスプラットフォームを導入した。蓄積したインデックス情報を分析し、GPIFの運用に資するかどうかを判定する。(2020/4/24)

タイヤ技術:
深層学習で自動車の「タイヤ力」を可視化する技術を開発、TOYO TIREが発表
TOYO TIREは深層学習などのAIなどのデジタル技術を活用して、走行中の路面状態やタイヤの状態に関するデータから、「タイヤ力」をリアルタイムで可視化する技術を開発した。(2020/2/21)

SASが中堅中小企業向け市場の開拓を明言 “大企業向け”の立ち位置を変える切り札とは
データ分析やAIを手掛けるSASが、中堅・中小企業向け市場の開拓を進めるという。高度な分析ソリューションを手掛け、今までどちらかというと大企業向けの製品、販売展開だったという同社はどう変化しようとしているのか。(2020/2/13)

SAS Analytics Experience 2019(2):
個人顧客のデジタルチャネル利用率は71%、欧州第3位の金融機関が仕掛ける「リアルタイム」と「パーソナライズ」
欧州で第3位の金融機関であるSberbankでは、個人顧客のデジタルチャネル利用率は71%で、世界第3位だという。同社が個人向けのデジタルバンキングで特に力を入れているのはリアルタイムのパーソナライズされたキャンペーンおよびサービスだ。具体的には何をやっているのだろうか。(2020/1/8)

製造ITニュース:
分析に必要な処理を自動化するAIプラットフォームの最新版
SAS Instituteは、同社のAIプラットフォーム「SAS Viya」の最新版を発表した。機械学習の自動化機能を追加し、AI主導の意思決定を迅速化する。(2019/12/24)

エコー画像から乳がん判別 東北大、ディープラーニング活用の新システム 医師の勘と経験に頼らず診断
東北大が、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表。複数の画像を分析して腫瘤(しゅりゅう)を発見し、良性・悪性を識別する。乳がん診断の精度を高め、医師の負担軽減と患者の適切な治療につなげる狙い。(2019/12/20)

激化する業界競争に複雑化する顧客ニーズ
インターネット業界で差をつける、洞察力を引き出すデータ分析術
インフラ技術の進展もあり、通信事業者やEコマース、Webサービスといったインターネットでビジネスを展開する企業間の競争が年々激化している。この時代を生き残るために求められるものとは。(2019/12/6)

シミュレーションとAIで生産を最適化、製造業向けデジタルツインソリューション提供開始 CTC
製造や物流の分野を中心に展開。最適化や制御のためのシミュレーション機能と人工知能による予測を組み合わせて、生産の最適化を図る。(2019/11/27)

技術だけでは本末転倒:
PR:AI活用はなぜ失敗するのか 見落としがちな3つの要素と実装方法
人工知能(AI)活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。(2019/11/8)

技術だけでは本末転倒
AI活用はなぜ失敗するのか 見落としがちな3つの要素と実装方法
人工知能(AI)活用の取り組みが失敗に終わるケースが後を絶たない。デジタルトランスフォーメーション(DX)を進める上で、AI活用は大きな鍵になる。成功させる秘策は。(2019/11/8)

店舗や物流の現場を効率化できる:
PR:「カン」に頼った小売オペレーションからは卒業! SASが提唱する“Analytics経営”の全貌に迫る
近年、AIやIoTをはじめとした次世代技術の進化により、精度の高い「需要予測」が可能になってきた。これまでは「品切れ防止」や「過剰な在庫防止」を目的とした発注業務での活用が主流だったが、予測精度の向上によって「物流費高騰」「労働力不足」「フードロス削減」といった、流通業界を取り巻くさまざまな課題解決に向けて「需要予測」を幅広く活用しようとする企業が増えてきている。(2019/11/11)

失敗には理由がある:
PR:PoCで終わらせない「機械学習」のビジネス活用 5つのポイントを専門家が解説
データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC(概念実証)で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。(2019/11/5)

失敗には理由がある
PoCで終わらせない「機械学習」のビジネス活用 5つのポイントを専門家が解説
データ活用に本腰を入れる動きが広がっている。しかし機械学習を導入しようとしてもPoC(概念実証)で終わり、実装まで進めないケースが少なくない。機械学習の導入を成功させる5つのポイントとは。(2019/11/5)

SAS Analytics Experience 2019(1):
AIプロジェクトの多くがPoCにとどまり、あるいは失敗する原因とは
「AIへの取り組みがPoC(Proof of Concept:概念検証)で終わってしまう」という嘆きが聞かれるのは日本だけではない。海外でもこの点はよく話題に上る。そこでSAS Instituteが2019年10月に欧州で開催した「SAS Analytics Experience 2019」で、「AIプロジェクトが失敗する理由」を追ってみた。(2019/10/30)

日本マイクロソフト・吉田新社長が決意表明 「DXで日本を変える」「国内ナンバーワンのクラウドベンダー目指す」
日本マイクロソフトが新体制発表会見を開催。吉田仁志新社長が登壇し、今後の戦略を語った。基本的には、平野拓也前社長の路線を踏襲し、顧客企業のDX支援と、クラウドサービスのシェア向上に努めるという。(2019/10/2)

日本マイクロソフト新社長に吉田仁志氏 日本ヒューレット・パッカードの前社長としてDX支援の経験
吉田氏は、日本ヒューレット・パッカードの前社長としてクラウドをはじめとするDX支援の戦略強化に取り組んだ経験を持つ。(2019/10/1)

日本マイクロソフトの新社長に吉田仁志氏 日本ヒューレット・パッカード元社長
約1カ月“空席”だった日本マイクロソフトの代表取締役社長に吉田仁志氏が就任。吉田氏は9月30日付で、日本ヒューレット・パッカードの代表取締役社長を退任していた。(2019/10/1)

日本マイクロソフトの新社長、日本ヒューレット・パッカードの吉田氏が就任か 日経 xTECHが報道
日本マイクロソフトの新社長に、日本ヒューレット・パッカードの吉田仁志社長が就任する方向で最終調整が進んでいる──と、日経 xTECHが報道。(2019/9/27)

GoogleによるLooker買収の狙い【後編】
Googleによる買収でLookerは「AWS」「Azure」では使えなくなるのか
新興BIツールベンダーLookerをGoogleが26億ドルで買収する。これを一大事だと見ているアナリストもいる。どういうことかというと……。(2019/9/27)

製造ITニュース:
SASがIoTソリューションの新バージョンを発売、エッジからデータを直接収集
SAS Institute Japanは、「SAS Analytics for IoT」の新バージョン7.1を発売した。ストリーミングデータをリアルタイムに分析する機能を拡張し、機械学習や深層学習といった先端技術を活用して、ビジネスの価値を生成する。(2019/8/16)

単なるデータサイエンティストではダメ
本当に役に立つ、希少なデータサイエンティストの見つけ方
あらゆる組織がデータサイエンティストを求めているようだ。だが適切なスキルを持った適切な人材を確保するのは難しい。データ分析能力があるだけでは役に立たないのだ。(2019/7/8)

製造業IoT:
PR:製造現場のデータ活用、「価値」を生み出すまでの最短ルートを進むために必要なもの
第4次産業革命など、製造業でもIoTやAIなどを活用したデジタル変革の動きが加速している。しかし、取り組みそのものは広がるものの、実際にデータから「価値」を得られている企業はいまだに少ない。データ活用のサイクルを構築するのに大きな手間や時間が必要になるからだ。これらを解決するために必要なものとは何だろうか。データの分析・活用の専門企業であるSAS Institute Japanに「価値につながるデータ活用のポイント」について聞いた。(2019/7/18)

Teradata スティーブン・ブロブストCTOインタビュー:
企業を支える「巨大な箱」からクラウドへ データウェアハウスの最前線を探る
「データ活用」という言葉が定着した裏側で、それを支えるデータウェアハウスの技術や機能は変化し続けている。クラウドからAI、企業による購入モデルの変化まで、データウェアハウスの20年間を知る人物に聞いた。(2019/6/27)

「生き残れるデータサイエンティスト」になるために必要な習慣とは?
「SAS FORUM JAPAN 2019」のセッションに、AIベンチャーで働きながら執筆活動などを行うマスクド・アナライズさんが登壇。データサイエンティストを志望する学生に向けてキャリア設計のアドバイスを送った。アップデートとアウトプットを継続することが、業界で生き残るために重要だという。(2019/6/19)

製造IT導入事例:
ロッキードなどがSASのIoT分析ツールを導入、輸送機の維持管理に貢献
SAS Instituteのソフトウェア「SAS Analytics for IoT」を、Ulbrich Stainless Steel&Specialty MetalsとLockheed Martinが導入した。同ソフトは最新アップデートにより、ストリーミングアナリティクス機能と機械学習などが利用可能になった。(2019/6/13)

製造業の「AR」(拡張現実)活用の利点と課題【前編】
GE、Caterpillar、Boeingが活用 大手製造業は「AR」で何をしているのか?
製造業で拡張現実(AR)の活用が始まっている。実際の活用例を見ると、ARは生産性向上をはじめ、さまざまなメリットをもたらすことが分かる。(2019/4/17)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

製造マネジメントニュース:
SAS Japanの2019年ビジネス戦略、製造業の品質管理などを支援
SAS Institute Japanは、2019年度のビジネス戦略を発表した。「コアビジネス領域の成長」「カスタマーリレーションの強化」「将来へ準備と社会への貢献」の3点を軸に事業を推進する。(2019/2/27)

レガシーデータへの対処がポイント
ビジネス変革プロジェクトを成功させる 「短期的解決策」と「長期的解決策」
ビジネス変革には強固なデータ基盤が必要だ。本稿では、データ品質に関する問題の短期的解決策と、データ品質向上に向けた長期的アプローチの基礎を専門家が紹介する。(2019/2/14)

「全社分析基盤の構築進む」:
アナリティクス/機械学習/AIブームの裏で、各業界の「実需」を語るSAS
アナリティクス/機械学習/AIはブームだが、「実需」と呼べるようなものはどこにあるか。SASが語った業界別のトレンドからは、その一端がうかがえる。(2019/2/12)

連続2桁成長の主役:
「SAS Viya」が加速させるアナリティクスの民主化とデジタル変革、2019年度はどうなる?
SAS Institute Japanが2019年度のビジネス戦略に関する記者発表会を開催した。(2019/2/6)

今日のリサーチ:
AIで結果が出ている企業とそうでない企業、「倫理観」の認識で大きなギャップ――SASなど調査
企業は人工知能の倫理的かつ責任ある利用に向けた取り組みを強化していることが判明しました。(2018/11/1)

「AI導入のリスク」よりも、「AIを活用しないことで起こるリスク」を考えろ
AI導入をためらう企業は、「AIを活用しないことで想定されるリスク」を考えよ――。アイティメディアが開催した「AI/ディープラーニング ビジネス活用セミナー」では、AI活用を支えるさまざまなソリューションが紹介された。(2018/10/26)


サービス終了のお知らせ

この度「質問!ITmedia」は、誠に勝手ながら2020年9月30日(水)をもちまして、サービスを終了することといたしました。長きに渡るご愛顧に御礼申し上げます。これまでご利用いただいてまいりました皆様にはご不便をおかけいたしますが、ご理解のほどお願い申し上げます。≫「質問!ITmedia」サービス終了のお知らせ

にわかに地球規模のトピックとなった新型コロナウイルス。健康被害も心配だが、全国規模での臨時休校、マスクやトイレットペーパーの品薄など市民の日常生活への影響も大きくなっている。これに対し企業からの支援策の発表も相次いでいるが、特に今回は子供向けのコンテンツの無料提供の動きが顕著なようだ。一方産業面では、観光や小売、飲食業等が特に大きな影響を受けている。通常の企業運営においても面会や通勤の場がリスク視され、サーモグラフィやWeb会議ツールの活用、テレワークの実現などテクノロジーによるリスク回避策への注目が高まっている。